Tres breves pensamientos:
1) La mayoría de lo que necesita para aprender a ser excelente no será solo experiencia en el tema. Hay tantas habilidades que necesitará para tener éxito en última instancia, habilidades como administrar hacia arriba y hacia abajo, comunicarse de manera efectiva y generar aceptación para sus proyectos, ayudar a fomentar una cultura centrada en los datos, etc. Estas son cosas que puede aprender de Los científicos de datos y ellos serán cruciales en su desarrollo como un gran empleado, sin importar dónde termine.
2) Mentores! Hay toneladas de grandes personas de datos, y ha habido mucho antes de que “ciencia de datos” fuera un término. Los mentores, en ciencia de datos o en otros lugares, son increíblemente útiles para ayudarlo a desarrollar y comprender en qué millones de cosas PODRÍA enfocarse, DEBE enfocarse. Incluso si es una empresa con un equipo existente, su mejor mentor probablemente esté en otro lugar, ya que es alguien con quien puede ser totalmente honesto y saber que no será un problema en la política interna o en las discusiones de compensación, por ejemplo.
3) Los interwebs / otras personas en grupos increíbles. Hay TANTO material asombroso en la web. Si sigue centrándose en el aprendizaje, siempre puede desarrollar sus habilidades, y no importa cuán bueno sea un equipo de ciencia de datos, lo que está sucediendo en el mundo en las universidades y en otras compañías es más probable que impulse el campo que solo su equipo, por lo que Esto es cierto independientemente. Además, hay toneladas de grupos increíbles (en Meetup, por ejemplo) llenos de personas interesadas en cosas increíbles y con las que puedes trabajar en proyectos paralelos o aprender profesionalmente.
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Como el único responsable de los datos, preocúpese menos por cómo desarrollará su carrera y habilidades, porque si está enfocado y comprometido con eso, eso no será un problema, y preocúpese más por asegurarse de que la compañía esté lista para brindarle El apoyo y los recursos que necesitará para tener éxito. Por ejemplo, ¿quién en el equipo técnico lo ayudará? ¿Qué presupuesto tienes para las herramientas? ¿Cómo se juzgará el éxito? ¿Están listos para implementar modelos que contradicen lo que creen / instinto? Estas son preguntas mucho más importantes que determinarán su éxito y su capacidad de crecimiento que cuántas personas ya están trabajando allí en su campo.